(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素によって画像が表された画像データから、第１階調の画素と第２階調の画素とを特定する第１特定手段と、
前記第１特定手段により第１階調と特定され、かつ、互いに連続する画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第１条件を満たす領域を第１要素として複数抽出する第１抽出手段と、
前記第１特定手段により第２階調と特定され、かつ、前記第１抽出手段により抽出された２つの第１要素に挟まれた画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する第２抽出手段と、
前記第１抽出手段により抽出された第１要素と前記第２抽出手段により抽出された第２要素とを特定の線種の線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、
前記登録手段により登録されている候補であって、直線状に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は当該線の線種に応じて定まる統合条件を満たす前記第１要素と前記第２要素とを統合して線とする統合手段と、
前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、
前記統合条件を補正する補正手段と、
前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、
前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段と
を備え、
前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、
前記第２特定手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、
前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、
前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種を特定された前記一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に応じて前記統合条件を補正し、
前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
複数の画素によって画像が表された画像データから、第１階調の画素と第２階調の画素とを特定する第１特定手段と、
前記第１特定手段により第１階調と特定され、かつ、互いに連続する画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第１条件を満たす領域を第１要素として複数抽出する第１抽出手段と、
前記第１特定手段により第２階調と特定され、かつ、前記第１抽出手段により抽出された２つの第１要素に挟まれた画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する第２抽出手段と、
前記第１抽出手段により抽出された第１要素と前記第２抽出手段により抽出された第２要素とを特定の線種の線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、
前記登録手段により登録されている候補であって、直線状に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は当該線の線種に応じて定まる統合条件を満たす前記第１要素と前記第２要素とを統合して線とする統合手段と、
前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、
前記統合条件を補正する補正手段と、
前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、
前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段と
を備え、
前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、
前記第２特定手段は、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、
前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、
前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種が特定された一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に基づいて前記統合条件を補正し、
前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合し、
前記除外手段は、前記第２特定手段により線種を特定された一部の線の前記境界側の端部と連続する要素を前記候補から除外する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
複数の画素によって画像が表された画像データから第１階調の画素を特定する第１特定手段と、
前記第１特定手段により特定され、かつ、第１方向に連続する画素により形成される領域を要素として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された要素を線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、
前記登録手段により登録されている候補であって、前記第１方向と交差する第２方向に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は前記線種に応じて定まる統合条件を満たす候補を統合して線とする統合手段と、
前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、
前記統合条件を補正する補正手段と、
前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、
前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段と
を備え、
前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、
前記第２特定手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、
前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、
前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種を特定された前記一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に応じて前記統合条件を補正し、
前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
複数の画素によって画像が表された画像データから第１階調の画素を特定する第１特定手段と、
前記第１特定手段により特定され、かつ、第１方向に連続する画素により形成される領域を要素として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された要素を線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、
前記登録手段により登録されている候補であって、前記第１方向と交差する第２方向に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は前記線種に応じて定まる統合条件を満たす候補を統合して線とする統合手段と、
前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、
前記統合条件を補正する補正手段と、
前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、
前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段と
を備え、
前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、
前記第２特定手段は、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、
前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、
前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種が特定された一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に基づいて前記統合条件を補正し、
前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合し、
前記除外手段は、前記第２特定手段により線種を特定された一部の線の前記境界側の端部と連続する要素を前記候補から除外する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータを、
複数の画素によって画像が表された画像データから、第１階調の画素と第２階調の画素とを特定する第１特定手段と、
前記第１特定手段により第１階調と特定され、かつ、互いに連続する画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第１条件を満たす領域を第１要素として複数抽出する第１抽出手段と、
前記第１特定手段により第２階調と特定され、かつ、前記第１抽出手段により抽出された２つの第１要素に挟まれた画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する第２抽出手段と、
前記第１抽出手段により抽出された第１要素と前記第２抽出手段により抽出された第２要素とを特定の線種の線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、
前記登録手段により登録されている候補であって、直線状に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は当該線の線種に応じて定まる統合条件を満たす前記第１要素と前記第２要素とを統合して線とする統合手段と、
前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、
前記統合条件を補正する補正手段と、
前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、
前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段
として機能させ、
前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、
前記第２特定手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、
前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、
前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種を特定された前記一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に応じて前記統合条件を補正し、
前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合する
プログラム。
【請求項６】
コンピュータを、
複数の画素によって画像が表された画像データから、第１階調の画素と第２階調の画素とを特定する第１特定手段と、
前記第１特定手段により第１階調と特定され、かつ、互いに連続する画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第１条件を満たす領域を第１要素として複数抽出する第１抽出手段と、
前記第１特定手段により第２階調と特定され、かつ、前記第１抽出手段により抽出された２つの第１要素に挟まれた画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する第２抽出手段と、
前記第１抽出手段により抽出された第１要素と前記第２抽出手段により抽出された第２要素とを特定の線種の線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、
前記登録手段により登録されている候補であって、直線状に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は当該線の線種に応じて定まる統合条件を満たす前記第１要素と前記第２要素とを統合して線とする統合手段と、
前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、
前記統合条件を補正する補正手段と、
前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、
前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段
として機能させ、
前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、
前記第２特定手段は、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、
前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、
前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種が特定された一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に基づいて前記統合条件を補正し、
前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合し、
前記除外手段は、前記第２特定手段により線種を特定された一部の線の前記境界側の端部と連続する要素を前記候補から除外する
プログラム。
【請求項７】
コンピュータを、
複数の画素によって画像が表された画像データから第１階調の画素を特定する第１特定手段と、
前記第１特定手段により特定され、かつ、第１方向に連続する画素により形成される領域を要素として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された要素を線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、
前記登録手段により登録されている候補であって、前記第１方向と交差する第２方向に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は前記線種に応じて定まる統合条件を満たす候補を統合して線とする統合手段と、
前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、
前記統合条件を補正する補正手段と、
前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、
前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段
として機能させ、
前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、
前記第２特定手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、
前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、
前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種を特定された前記一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に応じて前記統合条件を補正し、
前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合する
プログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
複数の画素によって画像が表された画像データから第１階調の画素を特定する第１特定手段と、
前記第１特定手段により特定され、かつ、第１方向に連続する画素により形成される領域を要素として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された要素を線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、
前記登録手段により登録されている候補であって、前記第１方向と交差する第２方向に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は前記線種に応じて定まる統合条件を満たす候補を統合して線とする統合手段と、
前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、
前記統合条件を補正する補正手段と、
前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、
前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段
として機能させ、
前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、
前記第２特定手段は、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、
前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、
前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種が特定された一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に基づいて前記統合条件を補正し、
前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合し、
前記除外手段は、前記第２特定手段により線種を特定された一部の線の前記境界側の端部と連続する要素を前記候補から除外する
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像から破線又は鎖線等の線を抽出する技術が知られている。特許文献１には、各パターンを囲む外接矩形の間の間隔に基づいてそれらのパターンの規則性を検出し、点線を抽出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−２４０９５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、線種の異なる線が直線状に連続する場合に、そのうちのいずれかの線種の線を構成する要素どうしを統合することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の請求項１に係る画像処理装置は、複数の画素によって画像が表された画像データから、第１階調の画素と第２階調の画素とを特定する第１特定手段と、前記第１特定手段により第１階調と特定され、かつ、互いに連続する画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第１条件を満たす領域を第１要素として複数抽出する第１抽出手段と、前記第１特定手段により第２階調と特定され、かつ、前記第１抽出手段により抽出された２つの第１要素に挟まれた画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する第２抽出手段と、前記第１抽出手段により抽出された第１要素と前記第２抽出手段により抽出された第２要素とを特定の線種の線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、前記登録手段により登録されている候補であって、直線状に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は当該線の線種に応じて定まる統合条件を満たす前記第１要素と前記第２要素とを統合して線とする統合手段と、前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、前記統合条件を補正する補正手段と、前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段とを備え、前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、前記第２特定手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種を特定された前記一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に応じて前記統合条件を補正し、前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合する構成を有する。
【０００６】
本発明の請求項２に係る画像処理装置は、複数の画素によって画像が表された画像データから、第１階調の画素と第２階調の画素とを特定する第１特定手段と、前記第１特定手段により第１階調と特定され、かつ、互いに連続する画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第１条件を満たす領域を第１要素として複数抽出する第１抽出手段と、前記第１特定手段により第２階調と特定され、かつ、前記第１抽出手段により抽出された２つの第１要素に挟まれた画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する第２抽出手段と、前記第１抽出手段により抽出された第１要素と前記第２抽出手段により抽出された第２要素とを特定の線種の線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、前記登録手段により登録されている候補であって、直線状に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は当該線の線種に応じて定まる統合条件を満たす前記第１要素と前記第２要素とを統合して線とする統合手段と、前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、前記統合条件を補正する補正手段と、前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段とを備え、前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、前記第２特定手段は、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種が特定された一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に基づいて前記統合条件を補正し、前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合し、前記除外手段は、前記第２特定手段により線種を特定された一部の線の前記境界側の端部と連続する要素を前記候補から除外する構成を有する。
【０００７】
本発明の請求項３に係る画像処理装置は、複数の画素によって画像が表された画像データから第１階調の画素を特定する第１特定手段と、前記第１特定手段により特定され、かつ、第１方向に連続する画素により形成される領域を要素として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された要素を線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、前記登録手段により登録されている候補であって、前記第１方向と交差する第２方向に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は前記線種に応じて定まる統合条件を満たす候補を統合して線とする統合手段と、前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、前記統合条件を補正する補正手段と、前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段とを備え、前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、前記第２特定手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種を特定された前記一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に応じて前記統合条件を補正し、前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合する構成を有する。
本発明の請求項４に係る画像処理装置は、複数の画素によって画像が表された画像データから第１階調の画素を特定する第１特定手段と、前記第１特定手段により特定され、かつ、第１方向に連続する画素により形成される領域を要素として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された要素を線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、前記登録手段により登録されている候補であって、前記第１方向と交差する第２方向に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は前記線種に応じて定まる統合条件を満たす候補を統合して線とする統合手段と、前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、前記統合条件を補正する補正手段と、前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段とを備え、前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、前記第２特定手段は、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種が特定された一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に基づいて前記統合条件を補正し、前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合し、前記除外手段は、前記第２特定手段により線種を特定された一部の線の前記境界側の端部と連続する要素を前記候補から除外する構成を有する。
【０００８】
本発明の請求項５に係るプログラムは、コンピュータを、複数の画素によって画像が表された画像データから、第１階調の画素と第２階調の画素とを特定する第１特定手段と、前記第１特定手段により第１階調と特定され、かつ、互いに連続する画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第１条件を満たす領域を第１要素として複数抽出する第１抽出手段と、前記第１特定手段により第２階調と特定され、かつ、前記第１抽出手段により抽出された２つの第１要素に挟まれた画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する第２抽出手段と、前記第１抽出手段により抽出された第１要素と前記第２抽出手段により抽出された第２要素とを特定の線種の線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、前記登録手段により登録されている候補であって、直線状に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は当該線の線種に応じて定まる統合条件を満たす前記第１要素と前記第２要素とを統合して線とする統合手段と、前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、前記統合条件を補正する補正手段と、前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段として機能させ、前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、前記第２特定手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種を特定された前記一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に応じて前記統合条件を補正し、前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合する構成を有する。
本発明の請求項６に係るプログラムは、コンピュータを、複数の画素によって画像が表された画像データから、第１階調の画素と第２階調の画素とを特定する第１特定手段と、前記第１特定手段により第１階調と特定され、かつ、互いに連続する画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第１条件を満たす領域を第１要素として複数抽出する第１抽出手段と、前記第１特定手段により第２階調と特定され、かつ、前記第１抽出手段により抽出された２つの第１要素に挟まれた画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する第２抽出手段と、前記第１抽出手段により抽出された第１要素と前記第２抽出手段により抽出された第２要素とを特定の線種の線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、前記登録手段により登録されている候補であって、直線状に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は当該線の線種に応じて定まる統合条件を満たす前記第１要素と前記第２要素とを統合して線とする統合手段と、前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、前記統合条件を補正する補正手段と、前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段として機能させ、前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、前記第２特定手段は、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種が特定された一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に基づいて前記統合条件を補正し、前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合し、前記除外手段は、前記第２特定手段により線種を特定された一部の線の前記境界側の端部と連続する要素を前記候補から除外する構成を有する。
【０００９】
本発明の請求項７に係るプログラムは、コンピュータを、複数の画素によって画像が表された画像データから第１階調の画素を特定する第１特定手段と、前記第１特定手段により特定され、かつ、第１方向に連続する画素により形成される領域を要素として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された要素を線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、前記登録手段により登録されている候補であって、前記第１方向と交差する第２方向に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は前記線種に応じて定まる統合条件を満たす候補を統合して線とする統合手段と、前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、前記統合条件を補正する補正手段と、前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段として機能させ、前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、前記第２特定手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種を特定された前記一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に応じて前記統合条件を補正し、前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合する構成を有する。
本発明の請求項８に係るプログラムは、コンピュータを、複数の画素によって画像が表された画像データから第１階調の画素を特定する第１特定手段と、前記第１特定手段により特定され、かつ、第１方向に連続する画素により形成される領域を要素として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された要素を線を構成する要素の候補として登録する登録手段と、前記登録手段により登録されている候補であって、前記第１方向と交差する第２方向に連続し、かつ、統合される線に含まれる候補又は前記線種に応じて定まる統合条件を満たす候補を統合して線とする統合手段と、前記統合手段により統合された線の全部又は一部の特徴量を算出する算出手段と、前記統合条件を補正する補正手段と、前記算出手段により算出された特徴量が複数の前記線種のそれぞれに応じて決められた値の範囲のいずれかに含まれる場合に、前記統合手段により統合される線の線種が当該特徴量を前記範囲に含む線種であると特定する第２特定手段と、前記統合手段により統合された線に含まれる線種を分析する分析手段として機能させ、前記算出手段は、前記統合手段により統合された線をある位置で分割した一部の線毎の特徴量をそれぞれ算出し、前記第２特定手段は、前記第２特定手段により線種が特定されない場合に、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量に基づき当該一部の線のそれぞれの線種を特定し、前記分析手段は、前記算出手段により算出された前記一部の線毎の特徴量と前記第２特定手段により特定された前記一部の線毎の線種とに基づき、前記統合手段により統合された線に含まれる互いに異なる線種どうしの境界が特定されるまで前記線種を分析する処理を実行し、前記補正手段は、前記分析手段により境界が特定された場合に、前記第２特定手段により線種が特定された一部の線における当該線種毎にあらかじめ決められている特徴量に基づいて前記統合条件を補正し、前記統合手段は、当該統合手段が統合した線に連続し、かつ、前記補正手段により補正された統合条件を満たす前記候補がある場合に、当該線と当該候補とを統合し、前記除外手段は、前記第２特定手段により線種を特定された一部の線の前記境界側の端部と連続する要素を前記候補から除外する構成を有する。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１−４に係る画像処理装置及び請求項５−８に係るプログラムによれば、線種の異なる線が直線状に連続する場合に、そのうちのいずれかの線種の線を構成する要素どうしを統合することができる。
請求項１−４に係る画像処理装置及び請求項５−８に係るプログラムによれば、統合された線と、この線と線種が共通する線とを統合して一つの線種の線を生成することができる。
請求項１−４に係る画像処理装置及び請求項５−８に係るプログラムによれば、統合された線に線種の異なる線が含まれる場合に、これらの線の境界を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図
【図２】制御部の機能的構成を示すブロック図
【図３】画像データから線を抽出する処理を示すフローチャート
【図４】領域の大きさを説明する図
【図５】第２要素を抽出する処理を説明するための図
【図６】線の線種を特定する処理を示すフローチャート
【図７】線の特徴量を説明するための図
【図８】線種に特有な特徴量を説明するための図
【図９】境界の位置を特定する処理を説明するための図
【図１０】統合条件を補正する処理及び要素を除外する処理の一例を示す図
【図１１】統合条件を補正する処理及び要素を除外する処理の一例を示す図
【図１２】制御部の機能的構成を示すブロック図
【図１３】第３要素が統合される処理を説明するための図
【図１４】装飾線の一例を示す図
【図１５】線を３つ以上に分割する処理を説明するための図
【図１６】第２要素の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［第１実施形態］
図１は、本発明の第１実施形態である情報処理装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置１０は、記憶部２００、表示部３００、操作部４００、接続部５００及び制御部１００を備える。制御部１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置とメモリ等の記憶手段とを備え、情報処理装置１０の各部の動作を制御する。記憶部２００は、不揮発性メモリ等の記憶手段であって、制御部１００によって供給された後述する画像データ等を記憶する。表示部３００は、画像を表示する表示装置として例えば液晶ディスプレイを備えており、制御部１００による制御の下、情報処理装置１０を操作するための画面や各種メッセージ等を表示する。操作部４００は、利用者が情報処理装置１０に対して各種操作を行うためのタッチスクリーン、ボタン等の操作手段であって、操作を示す情報を制御部１００に供給する。接続部５００は、読取装置（スキャナ等）や撮像装置（デジタルカメラ等）等の外部装置と接続し、これらの装置により出力される画像データを受信する。接続部５００は、受信した画像データを制御部１００に供給する。
【００１３】
図２は、制御部１００の機能的構成を示すブロック図である。制御部１００は、プログラムを実行することによって、図２に示す取得部１０１と、第１特定部１０２と、第１抽出部１０３と、第２抽出部１０４と、登録部１０５と、統合部１０６と、第１算出部１０７と、第２算出部１０８と、第２特定部１０９と、補正部１１０と、除外部１１１と、分析部１１２と、出力部１１３に相当する機能を実現する。これにより、制御部１００は、画像データから線を抽出する機能を実現する。制御部１００は、図２に示す各部の機能を実現することで、本発明に係る「画像処理装置」の一例に相当する機能を実現する。
【００１４】
取得部１０１は、接続部５００により供給される画像データを取得する。ここにおいて、画像データは、複数の画素によって画像が表されたデータである。また、この画像データは、各画素の階調値と、各画素が表示される位置を表す値とを含んでいる。取得部１０１は、取得した画像データを第１特定部１０２に供給する。
【００１５】
第１特定部１０２は、取得部１０１により供給される画像データから、それぞれあらかじめ決められた階調値を有する第１階調の画素と第２階調の画素とを特定する。第１特定部１０２は、例えば、各画素の階調値を用いて画像を二値化し、一方を第１階調、他方を第２階調とする。第１特定部１０２は、画像を二値化する処理に周知の技術を用いればよい。本実施形態においては、第１特定部１０２は、白画素と黒画素とに二値化し、白画素を第２階調の画素として特定し、黒画素を第１階調の画素として特定する。第１特定部１０２は、特定した黒画素の位置を示すデータを第１抽出部１０３に供給し、白画素の位置を示すデータを第２抽出部１０４に供給する。第１特定部１０２は、本発明に係る「第１特定手段」の一例に相当する。
【００１６】
第１抽出部１０３は、第１特定部１０２により供給されるデータを用いて、互いに連続する黒画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第１条件を満たす領域を第１要素として複数抽出する。具体的には、第１抽出部１０３は、互いに連続する黒画素に対して共通のラベルを付し、ラベルが共通する領域を第１要素とする。これらの黒画素は、各々に付された共通のラベルにより他の黒画素と区別される。第１抽出部１０３は、共通のラベルを付した黒画素により形成される領域のうち、あらかじめ決められた大きさよりも小さい領域を第１要素として抽出する。第１抽出部１０３は、抽出した第１要素を示すデータを、第２抽出部１０４及び登録部１０５に供給する。このデータは、例えば、抽出した第１要素に含まれる各黒画素の位置を示す値とこれらの黒画素に付されたラベルとを対応付けたデータである。第１特定部１０２は、黒画素にラベルを付す処理に周知の技術を用いればよい。第１抽出部１０３は、本発明に係る「第１抽出手段」の一例に相当する。
【００１７】
第２抽出部１０４は、第１特定部１０２及び第１抽出部１０３により供給されるデータを用いて、２つの第１要素に挟まれた白画素により形成される領域であって、大きさに関してあらかじめ決められた第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する。具体的には、第２抽出部１０４は、２つの第１要素に挟まれた白画素に対して共通のラベルを付し、ラベルが共通する領域を第２要素とする。第２抽出部１０４は、抽出した第２要素を示すデータを、登録部１０５に供給する。このデータは、例えば、第２要素に含まれる各白画素の位置を示す値とこれらの白画素に付されたラベルとを対応付けたデータである。第２抽出部１０４は、本発明に係る「第２抽出手段」の一例に相当する。
【００１８】
登録部１０５は、第１抽出部１０３及び第２抽出部１０４により供給されるデータを用いて、これらのデータにより示される第１要素及び第２要素を、線を構成する要素の候補として登録する。ここにおいて、「線」とは、複数の第１階調の画素であって、線状に並んだ画素により表される画像をいう。線は、第１階調の画素の並び方によって様々な線種で表される。ここにおいて、「線種」とは、線を構成する要素の寸法及び間隔の規則性によって表される線の種類をいう。本実施形態においては、線の線種は、破線、点線又は鎖線（一点鎖線や二点鎖線など）である。つまり、線を構成する要素は、隙間なく連続している必要はなく、間隔を空けて断続的に並んでいてもよい。また、ここでいう線は、必ずしも直線である必要はなく、ある程度の歪み（傾き、曲がり又は凹凸）を許容し得るものである。登録部１０５は、例えば、第１要素又は第２要素に対応するラベルを記憶部２００におけるあらかじめ決められたアドレスの範囲に記憶させる。これらの第１要素又は第２要素は、対応するラベルがこの範囲に記憶されることで、線の候補として登録される。以下においては、この範囲に記憶されたラベルを含んだデータを登録データという。登録部１０５は、登録データを記憶させた記憶部２００のアドレスの範囲を示すデータを統合部１０６及び除外部１１１に供給する。登録部１０５は、本発明に係る「登録手段」の一例に相当する。
【００１９】
統合部１０６は、登録部１０５により供給されるデータを用いて、登録部１０５により登録されている候補から注目する候補（以下「注目候補」という。）を選択する。統合部１０６は、選択した注目候補とその注目候補に直線状に連続する候補とが統合に関する条件（以下「統合条件」という。）を満たす場合に、これらの候補を統合して線とする。本実施形態においては、統合条件は、これら統合される線に含まれる候補又は上述した各線種に応じて定まる条件が満たされることである。統合部１０６は、統合したこれらの候補を示すデータ（以下「統合データ」という。）を第１算出部１０７及び出力部１１３に供給する。この統合データは、これらの候補、すなわち第１要素又は第２要素のそれぞれに対応するラベルと、統合されたこれらの候補の組み合わせを一意に識別する符号とを対応付けたデータである。統合部１０６は、本発明に係る「統合手段」の一例に相当する。
【００２０】
第１算出部１０７は、統合部１０６により供給される統合データを用いて、統合された線の全部又は一部における特徴量を算出する。ここにおいて、「線の全部」とは、その線を構成する全ての要素（候補）をいい、「線の一部」とは、その線を構成する要素のうち、連続する一部の要素をいう。また、「統計量」とは、複数の要素のそれぞれから得られる複数の値（例えば寸法）に基づき算出される値をいう。本実施形態においては、特徴量は、線の全部又は一部に含まれる候補の寸法、すなわち第１要素及び第２要素の寸法に基づき算出される統計量である。第１算出部１０７は、例えば、対象とする線に含まれる第１要素の寸法であって、第１要素と第２要素とが連続する方向の寸法の平均値を特徴量として算出する。第１算出部１０７は、算出した特徴量の値を第２算出部１０８に供給する。第１算出部１０７は、本発明に係る「算出手段」の一例に相当する。
【００２１】
第２算出部１０８は、第１算出部１０７により供給される値を用いて、第１算出部１０７により算出された特徴量と上述した各線種にそれぞれ特有な特徴量との類似する度合い（以下「類似度」という。）を示す値を算出する。線種に特有な特徴量は、その線種の線を構成する要素どうしの寸法の関係に基づいて表される。例えば、破線に特有な特徴量は、第１要素どうし又は第２要素どうしの寸法が共通であり、第１要素における線が伸びる方向の寸法が第２要素のそれ以上であることを示す特徴量である。第２算出部１０８は、これらの特徴量について対象とする線のものと特定の線種のものとの差分の値を類似度として算出する。第２算出部１０８は、算出した類似度を示すデータ（以下「類似度データ」という。）を第２特定部１０９に供給する。この類似度データは、例えば、算出された類似度の値と、この値を算出するために用いた線種及び線とを対応付けたデータである。
【００２２】
第２特定部１０９は、第２算出部１０８により供給される類似度データに基づき、第２算出部１０８により算出された類似度に対応する線の線種を特定する。具体的には、第２特定部１０９は、類似度の値があらかじめ決められた値の範囲に含まれる場合に、この類似度に対応する線と線種とが類似しているものと判断し、その線の線種を特定する。また、第２特定部１０９は、類似度の値がこのあらかじめ決められた値の範囲に含まれない場合に、この類似度に対応する線と線種とが類似していないものと判断し、その線の線種を特定しない。第２特定部１０９は、特定した結果を示すデータを補正部１１０、除外部１１１及び分析部１１２に供給する。例えば、このデータは、線種が特定された場合であれば、各類似度の値とこれらの類似度に対応する線と特定された線種を示す符号とを対応付けたデータである。また、線種が特定されない場合であれば、このデータは、各類似度の値とこれらの類似度に対応する線とを対応付けたデータである。以下の各部においては、第２特定部１０９から供給されたデータに含まれる符号により特定の線種が示される場合に、そのデータにより示される線がその特定の線種であると特定する。第２特定部１０９は、本発明に係る「第２特定手段」の一例に相当する。
【００２３】
補正部１１０は、第２特定部１０９により供給されるデータに基づき、統合条件を補正する。補正部１１０は、例えば、第２特定部１０９により線の線種が破線と特定された場合、統合条件を破線の特徴量に応じた条件に補正する。補正部１１０は、補正した統合条件を示すデータを統合部１０６に供給する。このデータは、例えば、線の線種として特定された線種に特有な特徴量を示すデータである。補正部１１０は、本発明に係る「補正手段」の一例に相当する。
【００２４】
除外部１１１は、登録部１０５及び第２特定部１０９により供給されるデータに基づき、登録されている要素（第１要素及び第２要素）を候補から除外する。除外部１１１は、例えば、第２特定部１０９により線の線種が破線であると特定された場合、その線に含まれる第１要素とは寸法が異なる第１要素を登録された候補から除外する。このように、除外部１１１は、統合された線の特徴量に応じて登録されている要素を候補から除外する。除外部１１１は、除外した旨を示すデータを統合部１０６に供給する。除外部１１１は、本発明に係る「除外手段」の一例に相当する。
【００２５】
分析部１１２は、第２特定部１０９により供給されたデータに基づき、第２特定部１０９により線種が特定されなかった線の一部の特徴量から線種を分析する。具体的には、分析部１１２は、線種が特定されなかった線をある位置で分割し、分割した一部の線毎の特徴量を算出するよう第１算出部１０７に指示する。この指示により、これらの一部の線は、第１算出部１０７により特徴量が算出され、第２算出部１０８により類似度が算出される。算出された一部の線毎の類似度データは、第２特定部１０９により分析部１１２に供給される。また、第２特定部１０９により一部の線のいずれかの線種が特定された場合は、その線種と一部の線とを対応付けた線種データが第２特定部１０９により分析部１１２に供給される。
【００２６】
分析部１１２は、供給されたデータに基づき、線の線種を分析する。分析部１１２は、第２特定部１０９により線種が特定されていなければ、分割前の類似度と分割後の類似度とを比較する。分析部１１２は、この比較の結果、その分割後の特徴量が分割前の特徴量に比べて特定の線種に特有な特徴量に近づいたと判断した場合、線種が特定されるまで線の分割と分析とを繰り返し実行する。また、分析部１１２は、線種が特定された場合、特定された線種である一部の線とそれ以外の一部の線との境界が特定されるまで線の分割と分析とを繰り返し実行する。分析部１１２は、特定した境界を示すデータ（以下「境界データ」という。）を第２特定部１０９に供給する。この境界データは、例えば境界にある要素（第１要素又は第２要素）を示すデータである。分析部１１２は、本発明に係る「分析手段」の一例に相当する。
【００２７】
第２特定部１０９は、分析部１１２により境界データが供給された場合、その境界データ及び特定した線種を対応付けたデータを補正部１１０及び除外部１１１に供給する。第２特定部１０９により供給されたこのデータに基づき、補正部１１０は、第２特定部１０９により線種を特定された一部の線における線種毎にあらかじめ決められている特徴量に基づいて統合条件を補正する。また、除外部１１１は、第２特定部１０９により線種が特定された一部の線の境界側の端部と連続する要素を登録された候補から除外する。
【００２８】
出力部１１３は、統合部１０６により供給されるデータを用いて、各候補が統合された結果を示すデータを出力する。このデータは、例えば、統合された線及び線種を一意に特定する符号とこの線に含まれる候補（第１要素及び第２要素）のそれぞれに付されたラベルとを対応付けたデータである。
【００２９】
図３は、制御部１００が画像データから線を抽出する処理を示すフローチャートである。まず、制御部１００は、接続部５００により供給された画像データから第１要素を抽出する（ステップＳａ１）。具体的には、制御部１００は、互いに連続する黒画素にラベルを付し、ラベルを付したこれらの黒画素により形成される領域の大きさが第１条件を満たすか否かを判断する。
【００３０】
図４は、複数の画素により形成される領域の大きさを説明する図である。以下の図においては、説明の便宜上、矢印ｘの方向及び矢印ｙの方向に画素が並んでいるものとし、矢印ｘの方向をｘ軸方向、矢印ｙの方向をｙ軸方向という。また、ｘ軸方向とｙ軸方向とは直交している。図４（ａ）は、ｘ軸方向及びｙ軸方向に沿った対辺を有する矩形の領域Ｂ１を示している。領域Ｂ１は、ｘ軸方向の寸法がＥ１、ｙ軸方向の寸法がＤ１である。図４（ｂ）は、ｘ軸方向及びｙ軸方向のいずれにも傾いた対辺を有する矩形の領域Ｂ２を示している。領域Ｂ２は、それぞれ互いに向かい合う頂点Ｙ１、Ｙ３とＹ２、Ｙ４とを有する。領域Ｂ２は、ｘ軸方向の寸法（頂点Ｙ１及びＹ３のｘ軸方向の距離）がＥ２、ｙ軸方向の寸法（頂点Ｙ２及びＹ４のｙ軸方向の距離）がＤ２である。この場合、ｘ軸方向及びｙ軸方向に沿った対辺を有し、ｘ軸方向の寸法がＥ２、ｙ軸方向の寸法がＤ２である矩形Ｚ２は、領域Ｂ２の頂点とそれぞれ接する状態で領域Ｂ２を内部に囲む。本実施形態においては、領域Ｂ２に対する矩形Ｚ２のように、ｘ軸方向及びｙ軸方向に沿った対辺を有し、ある領域とｘ軸方向及びｙ軸方向の寸法が共通である矩形を、その領域に対して外接する矩形という。領域Ｂ１の場合は、外接する矩形は領域Ｂ１自身の外周の形状となる。制御部１００は、領域に外接する矩形のｘ軸方向の寸法及びｙ軸方向の寸法がそれぞれ閾値以下である場合に、その領域が大きさに関する第１条件を満たすものと判断し、第１要素として抽出する。この閾値は、線の最大幅のポイント数が設定された場合、その線に含まれる第１要素の大きさと解像度に基づいて設定されればよい。線の最大幅は、実用上は３ｐｔ又は、４ｐｔ（ポイント）程度に設定されればよいが、対象とする原稿の種別に応じて変更されてもよい。
【００３１】
また、制御部１００は、隣り合う第１要素に挟まれる白画素により形成される領域であって、大きさに関するあらかじめ決められた第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する（ステップＳａ１）。
図５は、第２要素を抽出する処理を説明するための図である。図５においては、説明の便宜上、第２要素として抽出される領域をハッチングにより示している。図５（ａ）は、ｘ軸方向及びｙ軸方向に沿って直線状に並んだ複数の第１要素のそれぞれに外接する複数の矩形Ｚ３を示している。制御部１００は、ｘ軸方向に連続する白画素により形成される領域Ｃ３、Ｃ４及びＣ５を抽出する。領域Ｃ３は、隣り合う矩形Ｚ３に挟まれている位置にある複数の領域により表される領域である。領域Ｃ５及びＣ５は、各矩形Ｚ３とｙ軸方向に連続する領域である。制御部１００は、抽出した領域のうち、あらかじめ決められた長さ以上の領域を特定する。あらかじめ決められた長さは、例えば、矩形Ｚ３のｘ軸方向の寸法の平均値の２倍である。この場合、制御部１００は、領域Ｃ５及びＣ５をあらかじめ決められた長さ以上の領域として特定する。そして、制御部１００は、特定したこれらの領域によりｙ軸方向に挟まれ、ｘ軸方向の両端が第１要素と連続し、かつ、あらかじめ決められた大きさに関する第２条件を満たす領域を第２要素として抽出する。例えば、大きさに関する第２条件は、矩形Ｚ３の寸法よりも小さいことである。この場合、制御部１００は、領域Ｃ３を第２要素として抽出する。
【００３２】
図５（ｂ）は、ｘ軸方向に対して傾いた方向に直線状に並んだ複数の第１要素のそれぞれに外接する複数の矩形Ｚ６を示している。制御部１００は、ｘ軸方向に連続する白画素により形成される領域Ｃ６、Ｃ７及びＣ８を抽出する。制御部１００は、これらの領域に対して、図５（ａ）で行った動作を行い、領域Ｃ７及びＣ８を特定する。そして、制御部１００は、領域Ｃ７及びＣ８にｙ軸方向に挟まれ、ｘ軸方向の両端が第１要素と連続し、かつ、大きさに関する第２条件を満たす領域Ｃ６を第２要素として抽出する。
【００３３】
次に、制御部１００は、抽出した第１要素及び第２要素を線の候補として登録する（ステップＳａ２）。続いて、制御部１００は、第１の統合条件を設定する（ステップＳａ３）。第１の統合条件は、この例では、統合された線に含まれる第１要素及び第２要素の個数があらかじめ決められた個数に達していないことである。このあらかじめ決められた個数は、想定される最小のポイント（例えば１０ｐｔ程度）の文字サイズと同等の長さを有する線に含まれる第１要素と第２要素の個数に基づき設定されればよい。そして、制御部１００は、登録されている候補から注目候補を選択する（ステップＳａ４）。制御部１００は、選択した注目候補に対して、直線状に連続する候補があるか否かを判断する（ステップＳａ５）。連続する候補がある場合（ステップＳａ５：Ｙｅｓ）、制御部１００は、その候補と注目候補とが統合条件を満たすか否かを判断する（ステップＳａ６）。例えば、統合条件が第１の統合条件である場合、制御部１００は、これらの候補に含まれる各領域の個数があらかじめ決められた個数に達していなければ統合条件を満たすと判断する。制御部１００は、統合条件が満たされる場合（ステップＳａ６：Ｙｅｓ）、これらの候補を統合して線とし、この線を次の注目候補とする（ステップＳａ７）。
【００３４】
制御部１００は、注目候補に連続する候補がなくなるか（ステップＳａ５：Ｎｏ）、統合した候補が統合条件を満たさなくなる（ステップＳａ６：Ｎｏ）までステップＳａ５からステップＳａ７までの処理を繰り返す。制御部１００は、ステップＳａ５又はステップＳａ６においてＮｏと判断した場合、線を抽出する処理を継続するか否かを判断するための条件（以下「継続条件」という。）が満たされるか否かを判断する（ステップＳａ８）。制御部１００は、継続条件が満たされる場合（ステップＳａ８：Ｙｅｓ）、統合した線の線種を特定する処理（以下「線種特定処理」という。）を行う（ステップＳａ９）。
【００３５】
図６は、制御部１００が線の線種を特定する処理を示すフローチャートである。まず、制御部１００は、線種を特定する対象である線（統合した線又は分割した一部の線）の特徴量を算出する（ステップＳｂ１）。線の特徴量は、線に含まれる候補の寸法の平均値、分散値又はこれらの値により分類される要素の個数で表される統計量である。
【００３６】
図７は、線の特徴量を説明するための図である。以下においては、平均値を符号Ａに下付きの番号を付して表し、分散値を符号Ｖに下付きの番号を付して表す。線Ｌ１は、６つの第１要素と６つの第２要素を含んでいる。６つの第１要素は、それぞれｘ軸方向の寸法がＥ１１からＥ１６であり、ｙ軸方向の寸法がいずれもＤ１１である。６つの第２要素は、それぞれｘ軸方向の寸法がＦ１１からＦ１６であり、ｙ軸方向の寸法がいずれもＤ１１である。制御部１００は、線Ｌ１の特徴量を、これらの寸法に基づいて算出する。具体的には、制御部１００は、寸法Ｅ１１からＥ１６の平均値Ａ０１及び分散値Ｖ０１、寸法Ｆ１１からＦ１６の平均値Ａ０２及び分散値Ｖ０２、及び第１要素のｙ軸方向の寸法の平均値Ａ０３及び分散値Ｖ０３を算出する。
【００３７】
続いて、制御部１００は、算出した特徴量と線の線種に特有な特徴量との類似度を算出する（ステップＳｂ２）。そして、制御部１００は、算出した類似度に基づき、対象とした線の線種が特定されないか否かを判断する（ステップＳｂ３）。
図８は、線種に特有な特徴量を説明するための図である。図８（ａ）は、線種が破線である線Ｌ２を示している。線Ｌ２は、４つの第１要素とこれらに挟まれた３つの第２要素を含んでいる。４つの第１要素は、それぞれｘ軸方向の寸法がＥ２１からＥ２４であり、ｙ軸方向の寸法がいずれもＤ２１である。３つの第２要素は、それぞれｘ軸方向の寸法がＦ２１からＦ２３であり、ｙ軸方向の寸法がいずれもＤ２１である。破線の場合、寸法Ｅ２１からＥ２４の分散値Ｖ０４及びＦ２１からＦ２３の分散値Ｖ０５がいずれも０である。また、寸法Ｅ２１からＥ２４の平均値Ａ０４がＦ２１からＦ２３の平均値Ａ０５以上である。制御部１００は、線の特徴量が以上２つの特徴量を示す場合、その線を破線であると特定し、線種が特定されたものと判断する（ステップＳｂ３：Ｎｏ）。なお、これらの特徴量のうち、平均値Ａ０４が平均値Ａ０５よりも小さい場合は、その線が点線であると特定される。
【００３８】
図８（ｂ）は、線種が一点鎖線である線Ｌ３を示している。線Ｌ３は、６つの第１要素と６つの第２要素を含んでいる。６つの第１要素は、それぞれｘ軸方向の寸法がＥ３１からＥ３６であり、ｙ軸方向の寸法がいずれもＤ３１である。６つの第２要素は、それぞれｘ軸方向の寸法がＦ３１からＦ３６であり、ｙ軸方向の寸法がいずれもＤ３１である。一点鎖線の場合、寸法Ｅ３１からＥ３６の分散値Ｖ０６が０でなく、寸法Ｆ３１からＦ３６の分散値Ｖ０７が０である。また、寸法Ｅ３１からＥ３６の平均値Ａ０６よりも大きい寸法Ｅ３１、Ｅ３３、Ｅ３５の分散値が０であり、平均値Ａ０６よりも小さい寸法Ｅ３２、Ｅ３４、Ｅ３６の分散値が０である。また、寸法Ｅ３１からＥ３６のうち、平均値Ａ０６よりも寸法が大きい第１要素の数（３つ）と寸法が小さい第１要素の数（３つ）とが等しい。ただし、線の両端にある第１要素が共に大きい寸法又は小さい寸法である場合は、両端にある第１要素の数が他方の第１要素の数に１を加えた数となる。制御部１００は、線の特徴量が以上の特徴量を示す場合、その線を一点鎖線であると特定し、線種が特定されたものと判断する（ステップＳｂ３：Ｎｏ）。なお、これらの特徴量のうち、平均値Ａ０６よりも寸法が大きい第１要素の数と寸法が小さい第１要素の数との比が１：２である場合は、その線が二点鎖線であると特定される。また、この比が１：３である場合は、その線が三点鎖線であると特定される。
【００３９】
制御部１００は、線の線種が特定されたものと判断した場合（ステップＳｂ３：Ｎｏ）、線種を特定する処理を終了する。また、制御部１００は、線の線種が特定されない場合（ステップＳｂ３：Ｙｅｓ）、この線を分割し（ステップＳｂ４）、分割した線のそれぞれに対して特徴量を算出する（ステップＳｂ５）。そして、制御部１００は、算出した各特徴量に対して、それぞれ線種に特有な特徴量との類似度を算出する（ステップＳｂ６）。続いて、制御部１００は、算出した各類似度に基づいて、分割前の線において異なる線種どうしの境界となっている位置が特定されるか否かを判断する（ステップＳｂ７）。制御部１００は、境界の位置が特定される場合（ステップＳｂ７：Ｙｅｓ）、線種を特定する処理を終了する。また、制御部１００は、境界の位置が特定されない場合（ステップＳｂ７：Ｎｏ）、ステップＳｂ４の処理を行う。制御部１００は、ステップＳｂ４からステップＳｂ７までの処理を繰り返すことにより、境界の位置を特定する。
【００４０】
図９は、境界の位置を特定する処理を説明するための図である。線Ｌ４は、第１要素Ｂ４１からＢ５２及び第２要素Ｃ４１からＣ５２を含んでいる。第１要素Ｂ４１からＢ５２は、ｘ軸方向の寸法がそれぞれＥ４１からＥ５２、ｙ軸方向の寸法がいずれもＤ４１である。第２要素Ｃ４１からＣ５２は、ｘ軸方向の寸法がそれぞれＦ４１からＦ５２、ｙ軸方向の寸法がいずれもＤ４１である。また、線Ｌ４は、第１要素Ｂ４１から第２要素Ｃ４８までが破線であり、第１要素Ｂ４９から第２要素Ｃ５２までが一点鎖線である。このように、線Ｌ４には複数の線種が含まれているため、制御部１００は、線Ｌ４の特徴量から線Ｌ４の線種を特定しない。このため、制御部１００は、線Ｌ４を半分（線Ｌ４１及びＬ４２）に分割し、それぞれの特徴量を算出する。線Ｌ４１は、第１要素Ｂ４１から第２要素Ｃ４６までを含む線であり、線Ｌ４２は、第１要素Ｂ４７から第２要素Ｃ５２までを含む線である。この例では、線Ｌ４１の特徴量が破線に特有な特徴量と共通となるため、制御部１００は、線Ｌ４１の線種を破線であると特定する。また、線Ｌ４２の特徴量が各線種に特有な特徴量のいずれとも異なるため、制御部１００は、線Ｌ４２の線種を特定しない。
【００４１】
線Ｌ４１は、線Ｌ４を半分に分割しただけのものであるため、線Ｌ４における破線を構成する要素のいずれをも含むとは限らない。つまり、線Ｌ４２にも破線を構成する要素が含まれている可能性がある。制御部１００は、線Ｌ４２に含まれる破線を構成する要素を統合するため、線Ｌ４１に連続する第１要素を一つずつ加えてその特徴量を分析する。具体的には、制御部１００は、線Ｌ４１に第１要素Ｂ４７を加えた線Ｌ４３の特徴量を算出する。この場合、制御部１００は、算出した特徴量から線Ｌ４３を破線であると特定する。続いて、制御部１００は、線Ｌ４３に第１要素Ｂ４８までを加えた線Ｌ４４の特徴量を算出し、算出した特徴量から線Ｌ４４を破線であると特定する。そして、制御部１００は、線Ｌ４４に第１要素Ｂ４９までを加えた線Ｌ４５の特徴量を算出する。この場合、寸法Ｅ４９が寸法Ｅ４１からＥ４８における平均値Ａ０７と異なるため、線Ｌ４５における寸法Ｅ４１からＥ４９における分散値Ｖ０７が０ではなくなる。この場合、制御部１００は、第１要素Ｂ４８は破線を構成する要素であり、第１要素Ｂ４９はそれ以外の線種の線を構成する要素であると判断し、第２要素Ｃ４８を線種の境界であると特定する。これにより、制御部１００は、線Ｌ４４の線種を破線であると特定する。
【００４２】
制御部１００は、ステップＳａ９において統合した線の全部又は一部の線種を特定した後、特定した線種に基づいて、統合条件を補正する（ステップＳａ１０）。また、制御部１００は、算出した類似度の値に基づいて、登録されている要素を候補から除外する（ステップＳａ１１）。
【００４３】
図１０は、統合条件を補正する処理及び登録されている要素を候補から除外する処理の一例を示す図である。図１０においては、図９に示した線Ｌ４を用いてこの処理の一例を説明する。制御部１００は、範囲Ｇ１（第１要素Ｂ４１からＢ４４及び第２要素Ｃ４１からＣ４４）を統合した場合、寸法Ｅ４１からＥ４４の平均値Ａ０９、分散値Ｖ０９及び寸法Ｆ４１からＦ４４の分散値Ｖ１０を算出する。この例の場合、分散値Ｖ０９及びＶ１０は、それぞれ０となる。制御部１００は、これらの特徴量の値から、統合した線の線種を破線であると特定する。そして、制御部１００は、注目候補に対して直線状に連続し、かつ、ｘ軸方向の寸法が平均値Ａ０９と等しいことを統合条件とする。
【００４４】
また、制御部１００は、ｘ軸方向の寸法が平均値Ａ０９と異なる第１要素を候補から除外する。図１０（ｂ）は、制御部１００により候補が除外された状態における線Ｌ４を示している。この例では、制御部１００は、ｘ軸方向の寸法が平均値Ａ０９と異なる第１要素Ｂ４９、Ｂ５１をそれぞれ登録された候補から除外する。図１０（ｂ）、（ｃ）においては、第１要素Ｂ４９、Ｂ５１が候補から除外されたことを示すため、これらの第１要素をハッチングにより示す。続いて、制御部１００は、線種が特定された線を次の注目候補として選択し（ステップＳａ１２）、ステップＳａ５からステップＳａ７までの処理を繰り返す。制御部１００は、統合した線が除外された第１要素Ｂ４９に達するまでこの処理を繰り返し、図１０（ｃ）に示す範囲Ｇ２に含まれる各要素を線として統合する。
【００４５】
図１１は、統合条件を補正する処理及び登録されている要素を候補から除外する処理の一例を示す図である。図１１においては、線を模式的に示している。図１１（ａ）は、直線状に連続する線種の異なる線Ｌ５及びＬ６が示されている。この例では、制御部１００は、注目候補を第１要素Ｂ５５とし、それに直線状に連続する候補を統合して線Ｌ７としている。線Ｌ７に複数の線種の線が含まれているため、制御部１００は、線Ｌ７の線種を特定しない。このため、制御部１００は、線Ｌ７を分割して特徴量を分析する処理を繰り返し、第２要素Ｃ５６の位置を境界と特定する。また、制御部１００は、線Ｌ７における第２要素Ｃ５６よりもｘ軸方向の負方向側にある線Ｌ７１の線種を特定する。この場合、制御部１００は、線Ｌ７１を注目候補とし、境界がある側とは反対側に連続し、かつ、統合条件を特定された線種に応じたものに補正する。また、制御部１００は、境界を挟んで線Ｌ７１がある側とは反対側の候補を登録された候補から除外する。図１１（ｃ）は、このように統合条件を補正し、要素を候補から除外した状態を示している。制御部１００は、線Ｌ７１から矢印Ｗ１の方向に向かって連続する候補を統合する。また、制御部１００は、図１１（ｃ）においてハッチングにより示した線Ｌ９に含まれる要素を候補から除外する。
【００４６】
制御部１００は、ステップＳａ８において継続条件を満たさない場合（ステップＳａ８：Ｎｏ）、統合した結果を示すデータ（例えば統合した線を示すデータ）を記憶部２００に出力し（ステップＳａ１３）、処理を終了する。ここでいう継続条件は、（１）統合された線に連続する候補があること、（２）統合された線に連続する候補が統合条件を満たすこと、（３）統合条件が第１の統合条件である場合に、統合された線が第１の統合条件を満たすこと（すなわち線としての最低の長さに達したこと）のいずれかである。継続条件の（３）が満たされない場合は、制御部１００は、第１の統合条件を満たさなかったことを示すデータをステップＳａ１３において出力する。
【００４７】
[第２実施形態]
本発明の第２実施形態である情報処理装置は、上述した第１実施形態の情報処理装置と共通する構成を有するものである。第１実施形態と共通する構成については、共通の符号を付し、その説明を省略する。また、本実施形態の制御部は、第１実施形態とハードウェア構成は共通であるが、機能的構成（すなわち実行する処理）が異なるため、説明の便宜上、制御部１００ａと表記して説明する。第１実施形態と本実施形態との相違点は、第１実施形態においては統合された線の線種が破線や鎖線であったが、本実施形態においては実線であることである。
【００４８】
図１２は、本実施形態の制御部１００ａの機能的構成を示すブロック図である。図１２は図２の第１抽出部１０３及び第２抽出部１０４を抽出部１１４に替えた図であるため、以下では、図２との相違点を説明する。制御部１００ａは、図１２に示す取得部１０１と、第１特定部１０２と、抽出部１１４と、登録部１０５と、統合部１０６と、第１算出部１０７と、第２算出部１０８と、第２特定部１０９と、補正部１１０と、除外部１１１と、分析部１１２と、出力部１１３に相当する機能を実現する。
【００４９】
第１特定部１０２は、黒画素を示すデータを抽出部１１４に供給する。抽出部１１４は、第１特定部１０２により供給されるデータを用いて、第１方向に連続する複数の黒画素により形成される領域を第３要素として抽出する。ここにおいて、「第１方向」とは、その画像において画素が連続して並んでいる方向のいずれかをいう。第１方向は、例えば、ｘ軸方向又はｙ軸方向である。抽出部１１４は、第１方向に連続する画素を抽出する処理に周知の技術を用いればよい。抽出部１１４は、これら連続する複数の黒画素に対して共通のラベルを付付し、ラベルが共通する領域を第３要素とする。抽出部１１４は、このようにラベルを付した黒画素により形成される領域を第３要素として抽出する。抽出部１１４は、抽出した第３要素を示すデータを登録部１０５に供給する。このデータは、例えば、第３要素に含まれる各黒画素の位置を示す値とこれらの黒画素に付されたラベルとを対応付けたデータである。抽出部１１４は、本発明に係る「抽出手段」の一例に相当する。登録部１０５は、抽出部１１４により供給されるデータを用いて、これらのデータにより示される第３要素を、線（実線）を構成する要素の候補として登録する。
【００５０】
統合部１０６は、登録部１０５により供給されるデータを用いて、複数の第３要素が線を構成すると判断した場合に、これらの第３要素を統合して線とする。具体的には、統合部１０６は、登録されている候補（第３要素）から注目候補を選択する。そして、統合部１０６は、選択した候補と、この候補と第２方向に連続し、かつ、統合条件を満たす候補とを統合して線とする。ここにおいて、「第２方向」とは、第１方向と交差する方向であり、その画像において画素が連続して並んでいる方向をいう。第２方向は、例えば、第１方向がｘ軸方向（ｙ軸方向）である場合はｙ軸方向（ｘ軸方向）である。また、統合条件は、例えば、統合する候補の個数の閾値である。
【００５１】
図１３は、第３要素が統合される処理を説明するための図である。図１３においては、説明の便宜上、統合されていない第３要素をハッチングにより示している。図１３（ａ）は、ｘ軸方向に連続する複数の黒画素により形成される第３要素Ｈ６１からＨ６６を示している。第３要素Ｈ６１からＨ６６は、ｘ軸方向の寸法がいずれもＥ５１であり、ｙ軸方向に順番に並んで互いに連続している。この例では、統合条件は、統合された第３要素が３個に達していないことする。制御部１００ａは、第３要素Ｈ６１からＨ６３までを統合して線Ｌ８としたところで統合条件を満たさなくなる。線Ｌ８は、ｙ軸方向の寸法がＤ５１である。
【００５２】
制御部１００ａは、本実施形態においては、特徴量として線に含まれる候補の寸法に関する統計量（平均値と分散）及び位置に関する統計量（回帰直線）を算出する。具体的には、制御部１００ａは、統合した第３要素Ｈ６１からＨ６３に含まれる各黒画素の位置を表す値を用いて、線Ｌ８のｘ軸方向の各位置におけるｙ軸方向の各寸法の分散値Ｖ１１を算出する。また、制御部１００ａは、線Ｌ８のｘ軸方向の各位置におけるｙ軸方向の中心となる各画素の座標の値から回帰直線を算出する。制御部１００ａは、分散値Ｖ１１及びこの回帰直線の傾きを特徴量とする。
【００５３】
制御部１００ａは、算出した分散が０であり、かつ、算出した回帰直線の傾きが０（すなわちｘ軸方向に沿った直線）である場合に、線Ｌ８を線種が一つの線と判断する。図１３（ａ）に示す例の場合、線Ｌ８のｙ軸方向の寸法がｘ軸方向のいずれの位置においても共通（Ｄ６１）であるため、算出される分散値Ｖ１１の値が０となる。また、算出される回帰直線の傾きも０となるため、制御部１００ａは、線Ｌ８を線種が一つの線と判断する。この場合、制御部１００ａは、統合条件を、第３要素Ｈ６１からＨ６３のｘ軸方向の寸法の平均値Ａ１１であることとする。そして、制御部１００ａは、統合した線Ｌ８を注目候補とし、この候補とｙ軸方向に連続する候補（第３要素Ｈ６４）に対して統合条件を判断する。この例の場合、第３要素Ｈ６４は統合条件を満たすため、制御部１００ａは、これらを統合して線とする。
【００５４】
図１３（ｂ）は、ｘ軸方向に連続する複数の黒画素により形成される第３要素Ｈ６７からＨ７４を示している。第３要素Ｈ６７、Ｈ６８、Ｈ７３、Ｈ７４は、ｘ軸方向の寸法がＥ６７であり、第３要素Ｈ６９からＨ７２は、ｘ軸方向の寸法がＥ６９である。この例では、統合条件は、統合された第３要素が５個に達していないことする。制御部１００ａは、第３要素Ｈ６７からＨ７１までを統合して線Ｌ９としたところで統合条件を満たさなくなる。線Ｌ９は、ｘ軸方向の寸法がＥ６９であり、ｙ軸方向の寸法がｘ軸方向の位置によってＤ６７とＤ６９のいずれかである。このため、線Ｌ９におけるｘ軸方向の各位置におけるｙ軸方向の寸法の分散値Ｖ１２は、０より大きくなる。また、線Ｌ９のｘ軸方向の各位置におけるｙ軸方向の中心となる各黒画素の座標の値から算出される回帰直線の傾きは、０ではない値となる。このため、制御部１００ａは、線Ｌ９に複数の線種の線が含まれていると判断する。そして、制御部１００ａは、線Ｌ９をｘ軸方向の寸法がＥ６９１の線Ｌ９１とＥ６９２の線Ｌ９２の２つに分割し、線Ｌ９１、Ｌ９２の各特徴量を算出する。寸法Ｅ６９１及びＥ６９２は、それぞれの寸法Ｅ６９の半分の寸法である。この場合、線Ｌ９１においては、ｘ軸方向の各位置におけるｙ軸方向の寸法の分散値が０となり、かつ、ｘ軸方向の各位置におけるｙ軸方向の中心となる各黒画素の座標の値から算出される回帰直線の傾きが０となる。また、線Ｌ９２のおいては、その分散値が０より大きくなり、かつ、その回帰直線の傾きが０ではない値となる。このため、制御部１００ａは、線Ｌ９１が一つの線種の線と判断し、線Ｌ９１に含まれる黒画素により形成される第３要素を統合する。
【００５５】
そして、制御部１００ａは、線Ｌ９１とｙ軸方向に連続し、ｘ軸方向の寸法がＥ６９１であり、かつ、ｘ軸方向の位置が線Ｌ９１と共通であることを統合条件とする。また、制御部１００ａは、候補とする第３要素を、ｘ軸方向の範囲が線Ｌ９１と共通となるように除外する。具体的には、制御部１００ａは、第３要素Ｈ７２のうち、ｘ軸方向の範囲が線Ｌ９１と共通する部分である第３要素Ｈ７２１を候補とし、第３要素Ｈ７２のうち、ｘ軸方向の範囲が線Ｌ９１と共通しない部分である第３要素Ｈ７２２を候補から除外する。また、制御部１００ａは、ｘ軸方向の範囲が線Ｌ９１と共通でない第３要素Ｈ７３、Ｈ７４を候補から除外する。制御部１００ａは、補正された統合条件及び除外された候補に基づき、線Ｌ９１と第３要素Ｈ７２１とを統合する。
【００５６】
［変形例］
上述した実施形態は、本発明の実施の一例にすぎない。本発明は、上述した実施形態に対して以下の変形を適用した態様で実施しうるものである。なお、以下に示す変形例は、必要に応じて、各々を適当に組み合わせて実施されてもよいものである。
【００５７】
（変形例１）
線の線種は、上述した第１実施形態で示したものに限らず、装飾線であってもよい。この場合、制御部１００は、装飾線を構成する要素に対して外接する矩形を用いて処理を行う。
【００５８】
図１４は、装飾線の一例を示す図である。線Ｌ１０は、星型の領域Ｂ８３が複数並んで形成される装飾線である。領域Ｂ８３は、互いに連続する黒画素により形成されている。制御部１００は、領域Ｂ８３を第１要素として抽出する。次に、制御部１００は、ｘ軸方向にあらかじめ決められた数以上連続する白画素により形成される領域Ｃ８１、Ｃ８２を特定する。そして、制御部１００は、領域Ｃ８１及びＣ８２によりｙ軸方向に挟まれ、ｘ軸方向の両端が領域Ｂ８３に外接する矩形Ｚ８３と連続し、かつ、あらかじめ決められた大きさに関する条件を満たす領域Ｃ８３を第２要素として抽出する。
【００５９】
（変形例２）
制御部１００は、上述した第１実施形態では線全体の特徴量から線種が特定されない場合、その線を２つの線に分割した線の特徴量をそれぞれ算出したが、３つ以上の線に分割した線の特徴量をそれぞれ算出してもよい。
【００６０】
図１５は、線を３つ以上に分割する処理を説明するための図である。線Ｌ１１は、線Ｌ１１１及びＬ１１２を含んでいる。線Ｌ１１１は、破線であり、線Ｌ１１２は、一点鎖線であるとする。まず、制御部１００は、線Ｌ１１の特徴量から、線Ｌ１１の線種を特定しない。次に、制御部１００は、線Ｌ１１を４つに分割した各線Ｌ１１３、Ｌ１１４、Ｌ１１５、Ｌ１１６の特徴量をそれぞれ算出する。この例の場合、制御部１００は、線Ｌ１１３、Ｌ１１４を破線であると特定し、線Ｌ１１６を一点鎖線であると特定する。また、制御部１００は、線Ｌ１１５の線種を特定しない。このため、制御部１００は、線Ｌ１１５において破線と一点鎖線との境界を特定し、特定した境界及び特定した線種（破線又は一点鎖線）に基づいて統合条件を補正し、登録された要素を候補から除外する。
【００６１】
（変形例３）
制御部１００は、上述した第１実施形態においては、統合条件を補正する処理と登録された要素を候補から除外する処理の両方を行ったが、要素を候補から除外する処理を行わなくともよい。この場合、制御部１００は、例えば、分割された線の一つが破線であると特定されても、ｘ軸方向の寸法が共通でない第１要素（すなわち破線に含まれないと判断される第１要素）も含めて連続する候補を統合するか否かを判断する。
【００６２】
（変形例４）
制御部１００は、上述した第１実施形態においては、類似度の値があらかじめ決められた値の範囲に含まれる場合に線種を特定したが、類似度の値があらかじめ決められた値と等しい場合に線種を特定してもよい。また、制御部１００は、比較する特徴量が複数ある場合に、これらの特徴量どうしの差分がいずれもあらかじめ決められた値の範囲にある場合に線種を特定してもよいし、差分の平均値や分散があらかじめ決められた範囲にある場合に線種を特定してもよい。
【００６３】
（変形例５）
上述した第１実施形態において、制御部１００は、領域の大きさを、ｘ軸方向及びｙ軸方向とは異なる方向の寸法に基づいて判断してもよい。例えば、制御部１００は、図４（ｂ）に示す領域Ｂ２の場合、領域Ｂ２のいずれかの対辺に沿った方向の寸法に基づいてその大きさを判断してもよい。この場合、制御部１００は、他の領域に対しても、この対辺に沿った方向の寸法に基づいてその大きさを判断する。また、制御部１００は、領域の大きさを、複数の寸法（例えばｘ軸方向の寸法とｙ軸方向の寸法）の和に基づいて判断してもよいし、その領域の面積に基づいて判断してもよい。
【００６４】
（変形例６）
上述した第２実施形態において、制御部１００ａは、算出した分散又は回帰直線の傾きが０である場合に限らず、閾値以下であれば、対応する線の線種を特定してもよい。この場合、制御部１００ａは、歪みや傾きを有する線であっても、その線の線種を特定する。
【００６５】
（変形例７）
上述した第２実施形態において、制御部１００ａは、例えば、統合した線の重心を通るｘ軸（ｙ軸）方向に沿った直線と統合した線との相関係数を用いて線種を特定してもよい。具体的には、制御部１００ａは、この直線に含まれる黒画素の位置を示す値の集合と、統合した線に含まれる画素の位置を示す値の集合との相関係数を算出し、算出した相関係数の値に基づいて対応する線（実線）の線種が一つであるか否かを判断すればよい。例えば、図１３（ａ）に示した線Ｌ８の場合、制御部１００ａは、線Ｌ８のｘ軸方向の各位置におけるｙ軸方向の中心となる位置の座標を集合とし、この集合を用いて上述した相関係数を算出する。線Ｌ８の場合、これらの座標はｘ軸方向に沿った直線状に並ぶため、算出される相関係数は１となる。制御部１００ａは、例えば、相関係数が１又はあらかじめ決められた範囲（例えば０．７以上１以下）である場合に、対応する線の線種が一つであると判断してもよい。
【００６６】
（変形例８）
第１方向及び第２方向は、上述した第２実施形態においては、直交したが、直角以外の角度をなして交差してもよい。第１及び第２方向が直角以外の角度で交差する場合であっても、上述した第２実施形態における統合された線とｘ軸方向（第１方向）の範囲が共通する範囲は、この線のｙ軸方向（第２方向）にある範囲である。
【００６７】
（変形例９）
上述した実施形態において、第１特定部１０２は、白画素を第１階調の画素として特定してもよい。第１特定部１０２は、例えば、黒地の背景に白い線が描かれている原稿が読み取られた画像データから線を抽出する場合には、白画素を第１階調の画素として特定する。また、第１特定部１０２は、あらかじめ二値化されている画像データを取得し、二階調の画像データから第１階調の画素及び第２階調の画素を特定してもよい。この場合、第１特定部１０２は、二階調の値の一方を第１階調、他方を第２階調とする。
【００６８】
（変形例１０）
登録部１０５が第１要素、第２要素及び第３要素を候補として登録する方法は、上述した実施形態で示した例に限定されない。登録部１０５は、例えば、登録された線を識別するためのラベルである第１のラベルと各領域に付された第２のラベルとを対応付けたデータを記憶部２００に記憶させてもよい。この場合、統合部１０６は、この登録ラベルが対応付けられた領域を処理の対象とする。なお、登録部１０５は、この登録ラベルを対応付けたデータであれば、記憶部２００のあらかじめ決められた領域に限らずどこに記憶させてもよい。
【００６９】
（変形例１１）
上述した第１実施形態においては、制御部１００は、ｘ軸方向（ｙ軸方向）に沿って並んだ第１要素及び第２要素を抽出したが、ｘ軸方向及びｙ軸方向に対して傾いた方向に沿って並んだこれらの要素を抽出してもよい。
【００７０】
図１６は、本変形例において抽出される第２要素の一例を示す図である。矩形Ｚ９１は、抽出された複数の第１要素にそれぞれ外接する複数の矩形である。この例では、抽出された複数の第１要素Ｂ９１は、矢印Ｗ２の方向に沿って並んでいる。また、矩形Ｚ９１は、複数の第１要素Ｂ９１のそれぞれに外接する矩形である。制御部１００は、隣り合う矩形Ｚ９１に両端が連続するｘ軸方向に連続する白画素の領域がないため、矩形Ｚ９１をｙ軸方向に拡張する。この拡張された矩形は、例えば、隣り合う矩形Ｚ９１のｙ軸方向の中心にｘ軸方向に沿った対辺を有する矩形Ｚ９２である。制御部１００は、隣り合う矩形Ｚ９２に挟まれた領域Ｃ９１を第２要素として抽出する。制御部１００は、領域Ｃ９１を抽出する処理に上述した第１実施形態で行った第２要素を抽出する処理を用いればよい。制御部１００は、第１要素Ｂ９１及び第２要素Ｃ９１を線の候補として登録し、これらの候補に基づいて線を抽出する処理を行う。この場合、制御部１００は、第１要素の寸法を矩形Ｚ９１又は矩形Ｚ９２のいずれかを用いて算出すればよい。
【００７１】
（変形例１２）
制御部１００は、類似度の値を、その類似度に対応する線の線種を特定するために適当な値ではないと判断してもよい。例えば、２、３個の要素しか含んでいない線は、特徴量に大きな偏りが生じる場合があるため線種を特定するために用いるには適当ではない。この場合、制御部１００は、ステップＳａ１０において、統合した線に含まれる候補の個数がその時点で含まれている候補の個数よりも多い個数に達することを統合条件とするように補正すればよい。
【００７２】
（変形例１３）
上述した第１実施形態において、第２階調の画素は、背景として描かれている領域の画素でなくともよい。例えば、青地の背景に第１階調の画素（例えば黒画素）により形成される領域と第２階調の画素（例えば白画素）により形成される領域とが直線状に並んで線を形成している場合である。この場合、制御部１００は、これらの画素が連続する領域を第１要素及び第２要素として抽出し、これらの要素に基づき線を抽出する。また、第１階調及び第２階調は、特定の階調値のみを指すのではなく、特定の階調値の範囲を指すものであってもよい。この場合、制御部１００は、２値化されていない画像であっても、特定の階調値の範囲の色で表された領域を第１要素及び第２要素として抽出し、これらの要素に基づき線を抽出する。
【００７３】
（変形例１４）
本発明は、画像処理装置やこれを含む情報処理装置以外にも、これらを実現するための方法や、コンピュータに図２又は図１２に示した機能を実現させるためのプログラムとしても把握されるものである。かかるプログラムは、これを記憶させた光ディスク等の記録媒体の形態で提供されたり、インターネット等を介して、コンピュータにダウンロードさせ、これをインストールして利用させるなどの形態でも提供されたりするものである。
【符号の説明】
【００７４】
１０…情報処理装置、１００…制御部、２００…記憶部、３００…表示部、４００…操作部、５００…接続部、１０１…取得部、１０２…第１特定部、１０３…第１抽出部、１０４…第２抽出部、１０５…登録部、１０６…統合部、１０７…第１算出部、１０８…第２算出部、１０９…第２特定部、１１０…補正部、１１１…除外部、１１２…分析部、１１３…出力部、１１４…抽出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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